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Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021) Wuppertal

Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, zweidimensionalen Baumkronenumringe ("Baumkronenpolygone") von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format als Original und zur Reduzierung der Dateigröße als Variante mit generalisierten Baumkronenpolygonen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtiger Hinweis: In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhafte Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet.

Landbedeckung Deutschland (LB-DE)

Das Produkt Landbedeckung (LB) der AdV (Arbeitsgemeinschaft der Vermessungsverwaltungen der Länder der Bundesrepublik Deutschland) wurde nach dem Cop4ALL-DE Verfahren erzeugt und stellt eine flächendeckende und überschneidungsfreie Erfassung der Landbedeckung in Deutschland bereit. Die Daten werden durch eine kombinierte Analyse von Sentinel-2-Satellitenbildern, Orthophotos, ALKIS / ATKIS und einem normalisierten digitalen Oberflächenmodell (nDOM) erzeugt. Mithilfe künstlicher Intelligenz wird die Landbedeckung klassifiziert. Beginnend mit 2023 wird eine jährliche Ableitung zur Verfügung gestellt werden. Das Produkt Landbedeckung Deutschland steht momentan als WMS-Dienst und die einzelnen Bundesländer als Download zur Verfügung. Unterliegt der CC-BY-4.0

Einzelbaum Stammpositionen aus Luftbildern (2021) Wuppertal

Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, punktförmigen Stammpositionen von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Die Stammposition eines Baumes wurde im geometrischen Schwerpunkt seines Baumkronenpolygons angenommen. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtige Hinweise: (1) In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhafte Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. (2) Die genauen Stammpositionen können aus optischen Fernerkundungsdaten nicht bestimmt werden. Die als Stammpositionen angegebenen Schwerpunkte der Baumkronenpolygone sind Näherungswerte.

Geomorphografische Auswertungen BB

Die Serie beinhaltet Daten des LBGR über Geomorphografische Auswertungen Brandenburgs und umfasst eine Sammlung geomorphometrischer und geomorphografischer Ableitungen, die aus dem Digitalen Höhenmodell (DGM2 mit Bodenauflösung 2 x 2 m Rasterweite; Höhenauflösung von +/- 20 - 50 cm) für Brandenburg berechnet wurden. 1. Lokale Parameter: Hangneigung, Exposition, Divergenz-Konvergenz Index; 2. Komplexe Parameter: Höhe über Tiefenlinie (dicht), Höhe über Tiefenlinie (ausgedünnt), Tiefenlinien (dicht), Tiefenlinien (ausgedünnt), Kulminationslinien, Höhe unter Kulminationslinie, Potentieller Bodenfeuchteindex, Multiresolution Index for Valley Bottom Flatness; 3. Kombinierte Parameter: Scheitelbereichsindex, Terrain Classification Index for Lowlands; 4. Geomorphografische Karten: Reliefeinheiten 1, Reliefeinheiten 2 (glaziale Hochflächen undifferenziert), Reliefeinheiten 2 (glaziale Hochflächen differenziert), Senkenbereiche (klassifiziert), Geschlossene Hohlformen.

INSPIRE Elevation / GMK: Potentieller Bodenfeuchteindex BB

Der interoperable INSPIRE-Datensatz beinhaltet Daten vom LBGR über den Bodenfeuchteindex in Brandenburg, zugeordnet in das INSPIRE-Zielschema Höhenlage. Der Datensatz wird über je einen interoperablen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. --- The compliant INSPIRE data set contains data about the soil moisture index in the State of Brandenburg from the LBGR, assigned to the INSPIRE target schema Elevation. The data set is provided via a compliant view and download service.

Potentieller Bodenfeuchteindex BB

Der Datensatz beinhaltet Daten des LBGR über den Bodenfeuchteindex und wird über je einen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. Der Bodenfeuchteindex stellt ein dimensionsloses Maß für die potenziellen, reliefbedingten Feuchteverhältnisse des Bodens dar. Er quantifiziert die potenzielle Wasserabflussmenge in Abhängigkeit von der Einzugsgebietsgröße (potentieller Abfluss) und der Neigung (Verweildauer des abfließenden Wassers).

Tree Species - Sentinel-2 - Germany, 2016

The Tree Species Germany product provides a map of dominant tree species across Germany for the year 2016 at a spatial resolution of 10 meters. The map depicts the distribution of ten tree species groups derived from multi-temporal optical Sentinel-2 data. The input features explicitly incorporate phenological information to capture seasonal vegetation dynamics relevant for species discrimination. A total of over 100,000 training and test samples were compiled from publicly accessible sources, including urban tree inventories, Google Earth Pro, Google Street View, and field observations. The final product was created by majority-voting on annual XGBoost Sentinel-2 tree species classifications (2016–2024) and filtering with forest structure data. If no clear majority vote was achieved, the class uncertain was assigned. The Tree Species Germany 2016 product achieves an overall F1-score of 0.95. For the dominant species pine, spruce, beech, and oak, class-wise F1-scores range from 0.92 to 0.99, while F1-scores for other widespread species such as birch, alder, larch, Douglas fir, fir, and other deciduous species range from 0.85 to 0.96. The product provides a consistent, high-resolution, and up-to-date representation of tree species distribution across Germany. Its transferable, cost-efficient, and repeatable methodology enables reliable large-scale forest monitoring and offers a valuable basis for assessing spatial patterns and temporal changes in forest composition in the context of ongoing climatic and environmental dynamics.

Prävention und sexuelle Gesundheit Hamburg

CASAblanca: Beratungsstelle für HIV und sexuell übertragbare Infektionen (STI). Das Angebot beinhaltet Präventionsberatung und Testung und ist kostenlos und anonym. Zielgruppen sind Menschen mit Informationsbedarf und erhöhten Risiken zu HIV und STI sowie die Allgemeinbevölkerung mit Risiken. GESAH14 ist eine Beratungsstelle für Sexarbeitende in Hamburg. Sie bietet gesundheitliche Beratung an und stellt die entsprechende Bescheinigung darüber aus, um sich als Prostituierte in Hamburg anmelden zu können.

WFS Prävention und sexuelle Gesundheit Hamburg

Web Feature Service (WFS) zum Thema Praevention und sexuelle Gesundheit Hamburg. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

WMS Prävention und sexuelle Gesundheit Hamburg

Web Map Service (WMS) zum Thema Prävention und sexuelle Gesundheit Hamburg. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.

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